【摘 要】
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提出一种用于汽车排放试验中驾驶机器人对车速跟踪控制的新方法。该控制方法基于神经网络并结合强化学习的自适应能力,通过神经网络的在线学习对车速进行跟踪控制。利用试验
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程系,南京农业大学工学院
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提出一种用于汽车排放试验中驾驶机器人对车速跟踪控制的新方法。该控制方法基于神经网络并结合强化学习的自适应能力,通过神经网络的在线学习对车速进行跟踪控制。利用试验汽车所获得的数据,首先开发出用于车速控制的神经网络模型。然后基于强化学习神经网络结构设计神经网络控制器以取得车速跟踪的自适应控制。在仿真研究中,使用神经网络车速控制模型替代实际汽车来训练初始控制器,并用开发与训练好的自学习神经网络控制器用于汽车车速跟踪控制。结果表明,所开发的神经网络控制器具有良好的车速跟踪性能,控制效果明显。
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